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网站平台怎么做的,如何做好seo优化,成都服装网站建设,网站建设硬件要求目录 1.基本思想 2.基本原理 2.1划分思想 2.2排序过程 (1)选择基准值 (2)分割过程(Partition) (3)递归排序 (4)合并过程 2.3具体实例 2.4实现代码 2.5关键要…

目录

1.基本思想

2.基本原理

      2.1划分思想

      2.2排序过程

     (1)选择基准值

     (2)分割过程(Partition)

     (3)递归排序

     (4)合并过程

      2.3具体实例

      2.4实现代码

      2.5关键要点

3.性能分析

      3.1空间效率

      3.2时间效率

      3.3稳定性


1.基本思想

        快速排序(Quick Sort)是一种常用的排序算法,它采用分治法的思想,通过递归地将数据分解成小于基准值和大于基准值的两部分,然后对这两部分进行排序,最终将它们合并起来。

2.基本原理

      2.1划分思想

        在待排序表L[l...n]中任取一个元素pivot作为枢轴(或称基准,通常取首元素),通过一趟排序将待排序表划分为独立的两部分L[l...k-1]和L[k+l...n],使得L[l...k-l]中的所有元素小于pivot;L[k+l...n]中的所有元素大于或等于pivot,则pivot放在了其最终位置L(k)上,这个过程称为一次划分。

      2.2排序过程

     (1)选择基准值

        从待排序数组中选择一个元素作为基准值。通常选择第一个元素,但也可以选择随机元素或数组中间的元素。

     (2)分割过程(Partition)

        将数组按照基准值进行分割,将小于等于基准值的元素放在基准值的左侧,大于基准值的元素放在右侧。同时,基准值所在的位置被确定,这个位置之前的元素都小于等于基准值,之后的元素都大于基准值。这一过程可以使用双指针法来实现。

     (3)递归排序

        对基准值左侧和右侧的子数组分别进行递归排序。即对左侧子数组和右侧子数组分别重复步骤1和步骤2。

     (4)合并过程

        递归排序完成后,整个数组已经被拆分成若干有序的子数组,只需简单地将这些子数组合并即可得到最终的有序数组。

      2.3具体实例

        一趟快速排序的过程是一个交替搜索交换的过程,下面通过实例来介绍

*来自2024版王道数据结构考研复习指导

        设两个指针i和j,初值分别为low和high,取第一个元素49为枢轴赋值到变量pivot。

        对算法的最好理解方式是手动地模拟一遍这些算法。

      2.4实现代码

void Quicksort(ElemType A[], int low, int high) {if (low < high) {//递归跳出的条件//Partition()就是划分操作,将表A [low…high]划分为满足上述条件的两个子表int pivotpos = Partition(A, low, high);//划分Quicksort(A, low, pivotpos - 1);//依次对两个子表进行递归排序Quicksort(A, pivotpos + 1, high);}
}
int Partition(ElemType A[], int low, int high) {//一趟划分ElemType pivot = A[low]; //将当前表中第一个元素设为枢轴,对表进行划分while (low < high) {//循环跳出条件while (low < high && A[high] >= pivot)--high;A[low] = A[high];//将比枢轴小的元素移动到左端while (low < high && A[low] < pivot)++low;A[high] = A[low];//将比枢轴大的元素移动到右端}A[low] = pivot;//枢轴元素存放到最终位置return low;//返回存放枢轴的最终位置
}

      2.5关键要点

        (1)基准值的选择:选择待排序数组中的一个元素作为基准值。通常情况下选择第一个元素,但也可以采用其他策略,如随机选择。

        (2)分割过程:将数组分割成两个子数组,一个包含小于等于基准值的元素,另一个包含大于基准值的元素。这个过程通常被称为分区(partition)。

        (3)递归排序:对分割得到的两个子数组递归地应用快速排序算法。这是分治策略的关键,通过不断递归排序,最终实现整个数组的排序。

        (4)合并过程:将排好序的子数组与基准值合并起来,形成最终的有序数组。

        (5)终止条件:当子数组的长度为1或0时,不再进行递归,因为长度为1或0的数组被认为是有序的。

        (6)不稳定性:快速排序是一种不稳定的排序算法,即相等元素的相对位置可能在排序前后发生变化。

        (7)空间复杂度:快速排序是原地排序算法,不需要额外的存储空间,只需要在递归调用时保持一些辅助变量。

        (8)平均时间复杂度:快速排序的平均时间复杂度为O(n log n),其中n是数组的长度。最坏情况下为O(n^2),但在实际应用中,快速排序通常表现良好。

3.性能分析

      3.1空间效率

        由于快速排序是递归的,需要借助一个递归工作栈来保存每层递归调用的必要信息,其容量与递归调用的最大深度一致。最好情况下为O(log2n);最坏情况下,因为要进行n-1次递归调用,所以栈的深度为O(n);平均情况下,栈的深度为O(log2n)

      3.2时间效率

        快速排序的运行时间与划分是否对称有关,快速排序的最坏情况发生在两个区域分别包含n-1个元素和0个元素时,这种最大限度的不对称性若发生在每层递归上,即对应于初始排序表基本有序或基本逆序时,就得到最坏情况下的时间复杂度为0(n^2)。

        快速排序是所有内部排序算法中平均性能最优的排序算法

      3.3稳定性

        在划分算法中,若右端区间有两个关键字相同,且均小于基准值的记录,则在交换到左端区间后,它们的相对位置会发生变化,即快速排序是一种不稳定的排序方法。例如,表L={3,2,2}经过一趟排序后L={2,2,3}最终排序序列也是L={2,2,3)显然,2与2的相对次序己发生了变化。

http://www.hkea.cn/news/659614/

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